来源：猎云网

近日，AI Native 生物制药公司百奥几何（BioGeometry）完成 A+ 轮融资。至此，公司 A 轮系列融资超 1 亿美元。本轮融资由国寿资本领投，老股东上海生物医药基金再度加码。国开科创、瑞力投资、国方创投及头部生物医药产业方等多家机构跟投，老股东达晨财智持续加注。

据了解，本轮融资将重点用于 GeoFlow（分子水平）与 GeoCell（细胞水平）两大微观世界模型的持续迭代、高通量自动化实验室扩建和自研药物管线的商业化落地。

连接分子与细胞：构建多尺度微观世界模型

GeoFlow 与 GeoCell 跨尺度模型概念示意

生命科学研发的关键在于理解不同尺度之间的联系：分子的结构与相互作用如何影响细胞功能，细胞对干预的响应又如何帮助解释分子的作用机制。百奥几何围绕这一问题，构建连接 " 分子—细胞 " 的微观世界模型体系。其中，GeoFlow 是分子水平的全原子生物分子世界模型，持续融合结构预测、从头设计与多步推理能力；GeoCell 面向细胞水平，对细胞状态及其在不同扰动下的响应进行建模。两者共同支持从分子设计到生物功能预测的跨尺度探索。

GeoFlow：从结构预测、分子设计走向复杂分子系统

GeoFlow V1 — V4 模型演进示意

GeoFlow 两年间完成三次代际跃迁：

V1（2024.06）直接在原子层面刻画三维空间，蛋白－蛋白复合物结构预测达到 AlphaFold 3 同等水准；

V2（2025.04）全球首次将结构预测与从头设计统一到同一模型，成为国内首个跑通抗体从头设计的 AI 大模型，打破海外闭源模型垄断；

V3（2025.10）首次引入 " 生成－评估－优化 " 的多步推理闭环，模仿抗体亲和力成熟过程自主进化，在 20 余个靶点上苗头分子平均命中率接近 20%，较上一代 AI 方法提升近百倍，先导分子发现周期压缩至三周内。

即将发布的 GeoFlow V4  遵循 Scaling Law，在模型参数与训练数据两个维度同步扩展，结构预测、相互作用建模与从头设计等核心任务的准确度较 V3 显著提升，为更复杂的分子系统设计奠定基础。

GeoCell：从分子设计走向疾病生物学

分子设计只是起点。一款药能否成功，取决于靶点是否真正驱动疾病、在哪些患者身上有效——答案不在分子里，而在疾病的生物学机理里。百奥几何自主研发的 AI 虚拟细胞模型 GeoCell，以生成式 AI 建模细胞在基因、药物及其组合扰动下的转录组响应，能在未见过的扰动条件下预测细胞状态变化，在计算层面重建疾病发生与干预响应的因果链条。

由此，GeoCell 贯穿研发中最依赖经验的三个环节：靶点发现——识别真正驱动疾病表型的靶点；适应症选择——判断分子最可能起效的疾病；患者选择——预测哪些人群会对干预产生响应。

GeoFlow 回答 " 设计什么分子 "，GeoCell 回答 " 打哪个靶点、治哪种病、给哪些人 "。两者共同构成百奥几何 " 分子—细胞 " 微观世界模型，随数据与验证结果持续积累，对疾病生物学的理解不断加深。

RSI 干湿闭环：微观世界模型的递归式自主进化

RSI 设计—实验—学习闭环概念示意

AI 正在从 " 人训练 AI" 走向 "AI 训练 AI"（AI for AI），递归式自我进化（RSI）被视为通向超级智能的核心路径。百奥几何把这一范式带入生命科学，每一次 " 自我改进 " 都由真实湿实验验证。

百奥几何以 AI Agent 连接模型与自动化实验室，形成 RSI 干湿实验体系：模型提出设计假设，AI Agent 自动生成实验方案并编排流程，高通量平台完成表达、纯化与功能验证，数据实时回流用于模型迭代—— " 设计—实验—学习 " 循环往复。

AI Agent 优先探索最能暴露模型盲区的假设，模型从真实反馈中修正偏差、提升设计能力，模型 " 越用越聪明 "，Agent" 越做越会做 "，构成生物领域的 AI for AI 飞轮，并持续积累他人无法复制的独家实验数据。

本轮融资将用于建设自动化高通量实验室，以更高的通量和更短的反馈周期，让 RSI 飞轮转得更快。

生物医药与合成生物学双轮驱动，实现平台价值转化

百奥几何已储备数十条自研药物与合成生物学产品管线。

生物医药方面，多条双抗管线将于 2027 年进入 IND 阶段。

合成生物学方面，α - 酮戊二酸（AKG）、天然冰片等超过 5 个产品管线已完成中试。

其中天然冰片全球首次实现生物合成，成本较植物提取下降 80% ——即将规模化量产，2027 年将产生规模化收入。

模型推动管线，管线反哺模型——随着 GeoFlow 与 GeoCell 持续迭代、RSI 闭环不断深化、自研管线加速推进，百奥几何正迈向技术与商业化交汇的拐点。

本轮融资将加速这一进程，让系统提出问题、验证假设与自主改进的能力持续增强，迈向生命科学超级智能。

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